Статистика telegram channel - @dumkyai

Братіки з Anthropic мене трошки недопойняли 🤯Мені не подобалися ЛІМІТИ А вони вирішили продати мені просто менше лімітів 🙅‍♂️Кста, за $100 немає сенсу, ви просто купуєте 5 підписок в одному місяці, вигідніше за $200.Мене можете вважати адептом OpenAI 🫡Привіт,Ми помітили, що коли ви скасували підписку на тариф Pro від Claude, обмеження на використання, ймовірно, заважали вашій роботі. Ми створили новий тариф саме для цього.Зустрічайте Max-план — розроблений для тих, кому потрібен розширений доступ до Claude для виконання найважливішої роботи:— Значно більше лімітів використання Claude— У 5 разів більше використання ($100/місяць) або у 20 разів більше ($200/місяць), ніж у тарифі Pro— Будьте серед перших, хто отримає доступ до найновіших можливостей Claude— Гнучкість, щоб масштабуватись у міру зростання потребМи вже бачили, як користувачі повертались і досягали результатів, які раніше були недоступні — від аналізу складних даних і документів до вдосконалення своєї роботи завдяки тривалим розмовам із Claude.Нам би дуже хотілося показати вам, що можливо з більшим доступом до Claude.З повагою,Команда Anthropic[Спробувати Max-план]

Nvidia перетворює GTC 2024 на супербоул штучного інтелекту! 🚀 🔍 Що відбувається? Щорічна конференція Nvidia GTC вже не просто технічний івент, а епіцентр глобальної ШІ-революції. Генеральний директор Дженсен Хуанг (відомий як "AI Jesus") готується представити чипи нового покоління, автономних агентів і навіть людиноподібних роботів. 🔥 Ключові моменти: 1️⃣ GTC 2024 – наймасштабніша в історії: понад 25 000 учасників, включаючи топів з Microsoft, Google, Dell, Meta та інвесторів Кремнієвої долини. Місто Сан-Хосе буквально забрендоване в кольори Nvidia, а готелі підскочили до $1800 за ніч. 2️⃣ Новий чип Rubin – до 30 разів швидший, ніж поточне покоління, що зробить ШІ ще потужнішим та доступнішим. 3️⃣ Фокус на автономні системи: Nvidia презентує ШІ-агентів, які самостійно виконують завдання (наприклад, покупки чи аналітику), а також роботів, здатних ходити і маніпулювати предметами. 4️⃣ Конкуренція загострюється: хоча Nvidia залишається лідером у ШІ-обчисленнях, такі гіганти як Amazon, Google та Meta вже активно створюють власні ШІ-чипи, що може змінити ринок. 💡 Що це означає? ШІ вже не просто хайп – це наступний фундаментальний технологічний стрибок. Але чи втримає Nvidia свою $3-трильйонну капіталізацію, коли конкуренція наростає? Головне питання – чи зможуть АІ-системи монетизуватися настільки, щоб виправдати астрономічні витрати? ⚡️ Мій прогноз: Rubin може стати золотим стандартом для ШІ-обчислень, але великі клієнти Nvidia, такі як OpenAI чи Google, прагнуть зменшити залежність від сторонніх чипів. Якщо ринок зміниться – компанія може зіткнутися з серйозними викликами.

DeepSeek не вплине на попит на дата-центри: що каже постачальник обладнання 🚀Китайська компанія DeepSeek нещодавно представила "спрощені" моделі штучного інтелекту 🤖, які, як вважалося, потребують значно менше обчислювальних ресурсів, ніж американські аналоги. Чи означає це спад попиту на дата-центри? На думку Schneider Electric, одного з провідних постачальників електрообладнання, – ні 🚫.Генеральний директор компанії Олів’є Блюм заявив, що попит на дата-центри залишиться стабільно високим у найближчі роки 📈. "Наші прогнози не змінилися після випуску DeepSeek. Навпаки, ці технології можуть прискорити впровадження ШІ, що лише підтримає нашу індустрію", – зазначив він. Schneider Electric, чий бізнес частково залежить від замовлень на обладнання для дата-центрів 🖥, очікує зростання цього сегмента на понад 10% щорічно до 2027 року.Цікавий факт: у 2024 році близько чверті замовлень компанії були пов’язані саме з дата-центрами 🌐. А акції Schneider зросли на 30% за останній рік 📊, обігнавши за ринковою капіталізацією навіть TotalEnergies. Це ще одне підтвердження глобального переходу від нафти й газу ⛽️ до електрики та технологій ⚡️.Чому це важливо? Прогрес DeepSeek може зробити ШІ доступнішим 🎯, але попит на інфраструктуру для його роботи нікуди не зникне. Виробники, як Schneider, уже готуються до нових викликів – від виробництва до вдосконалення технологій охолодження ❄️.

9–5 помирає: вітайте еру фрілансу, AI та мікро-бізнесу! 💀Кажуть, до 2034 року класичний робочий день 9–5 остаточно відійде в історію, як динозаври 🦖 чи дискети 💾. Гіг-економіка, віддалена робота та мікро-підприємництво — ось що чекає на нас, за словами футуристів із LinkedIn. Офіс? Забудьте про нього, це як носити краватку 👔 в Zoom-колі. Скоро ми всі будемо жонглювати ролями: фрілансер вранці, підприємець удень, а ввечері — інвестор у крипту чи NFT-пікселі котиків 😾.AI стане нашим найкращим другом (чи найгіршим босом? 😈), а резюме замінять цифрові сліди — ваші 2000+ постів у X про котів і каву будуть важливіші за диплом 🎓. Готуйтеся: спеціалізовані навички + глобальний попит = преміум-ставки. Або ж просто продавайте шльопанці 👡 на Gumroad, як друг автора статті. Офісні простори? Їхня ціна впаде на 40%, і компанії типу GitLab із 1500+ працівниками в 65 країнах уже сміються 😂 з тих, хто ще платить за кубікли 🏢. А ще є "15-хвилинні міста" — усе, від роботи до парку, за рогом. Гіперлокально і глобально водночас. Звучить як утопія? Можливо, але я вже бачу, як мій сусід фрілансить із балкона, попиваючи каву ☕️. Порада бізнесу: забудьте про "в офіс щодня" 🚫 і готуйтеся до плинності кадрів — ніхто не сидітиме 5 років за обіцянку бонусу 🎁. Люди хочуть життя, а не кубікла. Ну а нам, простим смертним, час освоювати AI, три роботи і продавати щось на Shopify. Бо інакше — до побачення, стабільносте 👋, і привіт, техно-феодалізму!

OpenAI уклала угоду з урядом США про використання своєї технології для забезпечення безпеки ядерної зброї. Згідно з анонсом CEO OpenAI Сема Альтмана, до 15 000 вчених, які працюють в національних лабораторіях США, отримають доступ до новітніх моделей AI серії o1 для "комплексної програми з ядерної безпеки".Угода викликала певні побоювання з огляду на попередні випадки "галюцінацій" чат-ботів OpenAI та витоків конфіденційних даних користувачів. Питання, чи зможе компанія впоратися з високими очікуваннями та гарантувати безпеку в такій чутливій сфері, як ядерна зброя, залишається відкритим.Новина з'явилася на тлі повідомлень Wall Street Journal про переговори OpenAI щодо нового раунду фінансування, який може оцінити компанію в $340 млрд. Сем Альтман також публічно підтримав президента Дональда Трампа та його ініціативу з розвитку AI-інфраструктури "Stargate".Залишається дочекатися, чи виправдає себе використання моделей AI від OpenAI в роботі дослідників національних лабораторій США. В умовах ослаблення регулювання за адміністрації Трампа, передача контролю над ядерною зброєю системам штучного інтелекту з недоліками викликає занепокоєння.

Компанія Jetify, раніше відома як Jetpack.io, запускає свій перший продукт на основі штучного інтелекту - Testpilot. Це автоматизований інженер з тестування, який здатний створювати плани тестування, виконувати їх і звітувати про результати, взаємодіючи безпосередньо з інтерфейсом користувача.Наразі Testpilot працює з веб-додатками, але команда планує незабаром запустити також тестування мобільних додатків. Генеральний директор Jetify Даніель Лорето описує цей запуск як перший у серії запусків AI-агентів, які будуть спрямовані на покращення життєвого циклу розробки програмного забезпечення.Команда вирішила, що найкращий спосіб розпочати роботу з AI-агентами - це зосередитися на вирішенні чіткої проблеми для розробників. Testpilot покриває 60-70% тестів, які зазвичай створюються людьми, і є стійким до невеликих змін в інтерфейсі, на відміну від існуючих інструментів тестування.Для інтеграції Testpilot розробникам достатньо надати доступ до входу в додаток, який потрібно тестувати. Доступ до коду чи репозиторіїв не потрібен.Jetify експериментує з моделями ціноутворення і планує запустити версію з самообслуговуванням найближчим часом.Думки ШІ 🖥

ШІ, машинне навчання та глибинне навчання: зрозуміло та простоСьогодні терміни AI (ШІ), ML (машинне навчання) і DL (глибинне навчання) використовують майже скрізь. Давайте розберемося, чим вони відрізняються, на прикладах і без зайвої складності._______Штучний інтелект (AI, ШІ)Це найбільш широкий термін, який охоплює всі технології, що імітують інтелектуальну поведінку. Якщо комп’ютер робить щось, що здається «розумним» (від гри у шахи до рекомендацій відео), це ШІ.🛠 Приклад:— Ваш голосовий асистент (Siri, Alexa).— Камера телефону, яка розпізнає обличчя.ШІ — це як парасолька, під якою розміщуються різні підходи та технології, в тому числі машинне й глибинне навчання._______Машинне навчання (ML)Це один із напрямків ШІ. Його головна ідея — комп’ютери навчаються на даних без жорстких інструкцій від людини. Ми не програмуємо їх крок за кроком, а просто даємо багато прикладів, щоб вони самі знайшли закономірності.🛠 Приклад:— Ви показуєте комп’ютеру тисячі фото котів і собак. Замість того, щоб вручну пояснювати, чим відрізняється кіт від собаки, алгоритм сам вчиться розпізнавати їх.МЛ — це про те, як навчити машину «розуміти», не пояснюючи кожну дрібницю._______Глибинне навчання (DL)Це найпросунутіший напрямок машинного навчання (ML), який базується на нейронних мережах. Якщо уявити нейронну мережу як багатошаровий сендвіч, то кожен «шар» відповідає за аналіз певних деталей.🛠 Приклад:— Ваша камера впізнає ваше обличчя. Спочатку алгоритм «дивиться» на контури, потім визначає очі, ніс і рот, а далі складає це в повну картину — ваше обличчя.— Чат-боти, які можуть підтримувати розмову (наприклад, ChatGPT), — це теж результат роботи багатошарових моделей.ГЛ — це «золота жила» сучасних технологій: максимально складні алгоритми, які навчаються на величезних обсягах даних._______Якщо ШІ — це всесвіт, то машинне навчання — це одна з галактик, а глибинне навчання — найяскравіша зірка в цій галактиці.Розуміння цих трьох термінів дає базу для розбору більш складних тем у майбутньому.#курсікДумки ШІ 🖥

🌐 Геополітика та розвиток штучного інтелекту: простий погляд на складні процесиШІ стає ключовим фактором впливу на глобальній арені. Гонка за лідерство у цій сфері розгортається не лише між технологічними корпораціями, але й між країнами. Мені в голові застрягла одна думка на фоні цих всіх новин про DeepSeek (китайську компанію, котра робить дуже дешево безкоштовні моделі, котрі обганяють західних конкурентів) і я вирішив трошки її впорядкувати і поділитися з вами. Це не експертний допис, скоріше думки, підняття питання, тощо.🤟 Масова популярність ШІ-платформ: чому це важливо?Популярність платформи ШІ має стратегічне значення, оскільки забезпечує:— Збір даних: Чим більше користувачів, тим більше даних для вдосконалення моделей.— Ефект масштабу: Популярність приваблює інвестиції та дозволяє розширювати можливості.— Репутація бренду: Люди довіряють перевіреним сервісам, що зміцнює позиції лідерів ринку.➡️ Популярність напряму впливає на швидкість розвитку ШІ та його конкурентні переваги. Обираючи платформу ШІ, ми фактично підтримуємо розробки конкретної країни. Я думаю ні для кого не секрет, що не існує в світі компаній, котрі можуть не співпрацювати з владою. Чого тільки вартують усі ці меми з тим самим DeepSeek, коли мова заходить про КПК (Комуністична партія Китаю).❗️ Для більшості людей політичний контекст вибору не є пріоритетним, але на рівні держав, я маю ризик спрогнозувати, якщо ще не діють — то будуть діяти обмеження чи рекомендації щодо використання подібних сервісів.У сфері ШІ дані — це нова нафта, а користувачі — це свердловини. Саме ми забезпечуємо ресурс, який робить можливим розвиток подібних технологій. Ваші запити, взаємодії та вибір платформи — це те, що сьогодні цінується найдорожче у цій сфері.Думки ШІ 🖥

Що таке нейромережі?Нейромережа — це математична модель, натхненна роботою людського мозку. Звучить складно, але давайте розберемося покроково.Аналогія з людським мозкомУявіть, що ваш мозок — це величезна система, де безліч нейронів (клітин) передають сигнали один одному. Якщо говорити про штучну нейромережу, то її «віртуальні нейрони» працюють схоже: вони отримують дані, обробляють їх і передають результат наступним нейронам у мережі.Як працює «штучний нейрон»?1. Вхідні дані: Наприклад, це можуть бути числа, що «описують» зображення (пікселі), звук (цифрові сигнали) чи навіть текст (закодовані слова).2. Вага нейрона: Кожен нейрон має свою «вагу», яка визначає важливість вхідного сигналу. Чим більша вага — тим впливовіший сигнал.3. Активаційна функція: Це свого роду «умова вмикання». Якщо отримана сума вхідних сигналів перевищує певний поріг, нейрон «активується» й передає сигнал далі.4. Вихід: Результат передається наступному нейрону або «шару» нейронів.Коли мережа навчається, вона підлаштовує ці «ваги» так, щоб на виході отримувати все точніші результати. Саме за рахунок великої кількості «налаштувань» (ваг) штучні нейромережі можуть адаптуватися під конкретні завдання.Приклад із котамиУявімо, що ми хочемо «навчити» нейромережу розпізнавати котів на фотографіях:1. Ми показуємо їй тисячі зображень котів і не-котів.2. Спочатку мережа робить випадкові припущення (іноді помиляється).3. Коли вона помиляється, її «ваги» коригуються таким чином, щоб наступного разу вона краще розпізнала кота.4. Повторюючи цей процес багато разів, мережа «вчиться» все точніше визначати котів за формою вух, очей, характерним хутром тощо.5. Зрештою, після достатньої кількості прикладів, нейромережа «розуміє» образ кота настільки добре, що може розпізнавати його навіть на нових, раніше невідомих фото.Чи це магія?Може здаватися, що нейромережі — це «чорна магія», адже вони можуть «передбачати», «розрізняти» та «радити» без явних правил. Але насправді все пояснюється математикою та величезною кількістю прикладів, які використовуються для навчання. Кожен приклад дає мережі підказку, як скоригувати свої «ваги», щоб ставати дедалі точнішою.На що здатні нейромережі?— Розпізнавання образів: Визначення, що зображено на фото (на приклад, коти чи собаки).— Обробка мови: Голосові помічники, які розуміють, що ви кажете, й відповідають.— Рекомендаційні системи: Поради на YouTube, Netflix чи у крамницях (який товар купити).— Медицина: Допомога лікарям у діагностиці за знімками МРТ чи рентгенами.І це лише вершина айсберга! Багато інших прикладів ви і самі знаєте.В наступному дописі ми поговоримо про ключові терміни, котрі треба знати, щоб розмовляти про ШІ з іншими людьми однією мовою.#курсікДумки ШІ 🖥

OpenAI готує до релізу інструмент керування комп'ютером – OperatorOpenAI може незабаром випустити новий інструмент Operator, здатний автономно виконувати завдання на комп’ютері. Відомий інженер Tibor Blaho, який спеціалізується на інсайдах про AI, виявив свідчення існування цього продукту.Operator – це "агентний" інструмент, що може виконувати завдання, як-от написання коду чи бронювання подорожей. У застосунку ChatGPT для macOS уже виявлено приховані опції, що стосуються керування Operator.Ключові моменти:— Operator поки не досягає повної надійності: наприклад, успішно створює Bitcoin-гаманець лише у 10% випадків.— На тестах, що імітують використання комп'ютера (OSWorld), модель Operator набрала 38.1% проти — 72.4% для людей.— Модель показує хороші результати на завданнях, пов’язаних із навігацією вебсайтами, але має труднощі із практичними задачами.Реліз Operator очікується цього місяця. Водночас інші гравці, як-от Anthropic і Google, також активно працюють у сфері агентів. Прогнозується, що ринок AI-агентів досягне $47.1 млрд до 2030 року.Розробка Operator зайняла багато часу через підвищені вимоги до безпеки. Витоки показують, що OpenAI приділяє увагу захисту від виконання незаконних або небажаних дій, чого часто бракує у конкурентів.Думки ШІ 🖥